【每天幾分鐘，從零入門python編程的世界！】
numpy的基本的東西我們學習差不多了，後面具體應用中遇到問題具體分析，然後去深入了解遇到的新的知識點就行。
現在我們開始學習pandas，pandas一般用的更多，pandas是基於numpy去寫的。pandas是一個專門做數據結構和數據分析的庫。
●pandas的安裝
推薦使用anaconda，只要安裝了anaconda，它裡面就會自帶pandas，這會為我們省去很多的麻煩。
接下來就是用pandas去處理數據，數據從哪來呢？
推薦一個數據平臺：www.kaggle.com
數據科學的很多數據是來源於kaggle，這個平臺上有很多公開的數據，而且這些數據都是真實的數據，因此我們後面通過pandas去處理的數據都是從kaggle上下載的數據。
●註冊並激活kaggle帳號
首先你需要在kaggle註冊一個帳號，才能下載它的數據。需要注意的是，填寫完註冊信息並提交後，kaggle官方會給你的註冊郵箱發送一封激活帳號的郵件：
點擊Activate激活kaggle帳戶，但是激活帳戶時，會提示「You did not enter the correct captcha response. Please try again」，這是因為人機測試的圖片加載不出來，需要下載一個谷歌訪問助手並安裝，谷歌訪問助手下載地址：http://www.ggfwzs.com/#1
然後再刷新激活帳戶的頁面，就可以進行人機測試：
人機測試完成，點擊「Verify Account」，就激活了。
●從kaggle上下載數據
接下來我們下載kaggle上的數據，我們在搜索框搜索diabete，在搜索框下面會出現下拉菜單：
我們隨便選一個csv格式的數據點擊打開：
然後點擊download，就可以下載到本地。
下載之後我們雙擊打開，默認會用wps或者Excel打開，打開是這樣：
我們也可以用右鍵-open with sublime-text，
這樣打開csv文件最原始的樣子，就是用逗號隔開的數據：
●pandas讀取外部數據
從kaggle下載好數據之後，我們可以在Python裡面直接引入pandas，然後就可以讀取數據了。
運行結果：
代碼說明：
①在Python中引入pandas，通常我們把pandas簡寫成pd，就像把numpy簡寫成np。
②把從csv文件中讀取的數據保存在data_frame中，dataframe是pandas中的數據框架結構，就相當於numpy中的ndarray。以後我們可以把讀取的數據保存在df，就代表dataframe的簡寫。
③由於我們下載的數據比較大，所以print的時候只把頭部列印出來，所以是data_frame.head()。如果直接print（data_frame）會把所有數據都列印出來。
溫馨提示：
read_csv()裡面時csv數據文件的路徑。寫絕對路徑和相對路徑都可以。
①如果寫絕對路徑，要寫成這樣D:\\anaconda install\\Lib\\site-packages\\pandas\\pima-indians-diabetes.csv。
這裡的絕對路徑就是你的csv文件在電腦上存放的地方，不一定是我寫的這個路徑。在這裡的絕對路徑要寫兩個斜槓。寫一個會報錯。
②如果寫相對路徑，就要把要讀取的csv文件放到你這個Python代碼的工作區，就是你寫的這段代碼保存的文件所在的文件夾。我們所寫的代碼文件都是以.py為後綴名的文件，所以工作區就是我們的代碼文件保存的文件夾路徑。
如果把csv數據文件放到工作區文件夾，就可以在read_csv()中直接寫數據文件的文件名。
如果忘了或者不知道你的工作區是哪個文件夾，可以用以下代碼獲取到：
import os
os.getcwd()
代碼運行後，在IPython console的顯示區域，我們會看到wdir，wdir就是工作區路徑，把數據文件放到這個工作區路徑的文件夾中，就可以在read_csv中直接寫數據文件夾的名字。
我是時問新，歡迎關注我。跟我一起從零開始學習Python，每天花一點時間，開啟python編程新世界的大門，領略新的風光，讓人生多一種可能！